Дискретизация сигнала — различия между версиями
м |
(→Дискретизация на основе теоремы отсчетов (Котельникова)) |
||
Строка 17: | Строка 17: | ||
== Дискретизация на основе теоремы отсчетов (Котельникова) == | == Дискретизация на основе теоремы отсчетов (Котельникова) == | ||
+ | |||
+ | Дискретизация на основе '''''теоремы отсчетов''''' ([[Теорема Котельникова|теорема Котельникова]]) - cамый распространенный способ дискретизации. Сигналы,спектр Фурье которых равен нулю за пределами интервала <math> (-F,F)\!</math>, могут восстановлены по своим отсчетам, взятым с шагом <math> \Delta t=\frac{1}{2F}\!</math>: | ||
+ | |||
+ | <math> U(t)=\int\limits_{k=-\infty}^{+\infty}U(k\Delta t)sinc(2\pi F(t- \frac{k}{2F}))\!</math> <math>\quad \quad {\color{Maroon}(2.1)}</math> | ||
+ | |||
+ | где <math>U(k\Delta t)=\int\limits_{-\infty}^{+\infty}U(t)sinc(2\pi F(t- \frac{k}{2F}))\!</math> <math>\quad \quad {\color{Maroon}(2.2)}</math> | ||
+ | |||
+ | или <math>U(k\Delta t)=\int\limits_{-\infty}^{+\infty}U(t)S(t- \frac{k}{2F}))\!</math>, отсчеты берутся в точках <math> (t= \frac{k}{2F}))\!</math> | ||
+ | |||
+ | {{Теорема|Прямое и обратное разложения в спектр Фурье| | ||
+ | '''Прямое и обратное разложения в спектр Фурье''' описываются соответственно следующими выражениями: | ||
+ | |||
+ | <math>\tilde{U}_\Phi(f)=\int\limits_{-\infty}^{+\infty}U(t)exp[2\pi t i]dt \!</math> <math>\quad \quad {\color{Maroon}(2.3)}</math> | ||
+ | |||
+ | <math>U(t)=\int\limits_{-\infty}^{+\infty}\tilde{U}_\Phi(f)exp(-2\pi f t i)df\!</math> | ||
+ | | | ||
+ | Так как спектр <math>U_\Phi(f)\!</math>ограничен интервалом <math> (-F,F)\!</math>,то его можно разложить в ряд Фурье | ||
+ | |||
+ | <math>\begin{align} | ||
+ | U(t) & =\int\limits_{-F}^{F}U_\Phi (f)exp(-2\pi fti)df=\int\limits_{-F}^{F} \sum_{l=-\infty}^{+\infty} x(l)exp(+i\pi fl\Delta t)exp(-2\pi fti)df= \\ | ||
+ | & =\sum_{l=-\infty}^{+\infty}x(l)\int\limits_{-F}^{F}exp[2\pi if(t- \frac{k}{2F})]df=\sum_{l=-\infty}^{+\infty}x(l)\frac{2sin[2\pi F(t-\frac{k}{2F})]}{2\pi(t-\frac{k}{2F}) } \\ | ||
+ | \end{align} \!</math> | ||
+ | |||
+ | По определению коэффициентов Фурье: | ||
+ | |||
+ | <math>x(l)=\frac{1}{2}F^{-1} \int\limits_{-F}^{F}U_\Phi (f)exp(\frac{2\pi ifl}{2F})df=\frac{1}{2}F^{-1}\left(\frac{1}{2F} \right)=\frac{1}{2}FU(l\Delta t)\!</math> | ||
+ | |||
+ | Таким образом, если взять отсчеты функции <math>U(t)\!</math>в точках <math>t= \frac{k}{2F}\!</math>, удаленных друг от друга на величину <math>\Delta t= \frac{1}{2F}\!</math> (''частота Найквиста''), то функцию <math>U(t)\!</math> можно абсолютно точно восстановить по этим отсчетам. | ||
+ | |||
+ | ''Двумерный случай'': | ||
+ | |||
+ | <center><math>U(x,y)=\sum_{k_1=-\infty}^{+\infty}\sum_{k_2=-\infty}^{+\infty}U(\frac{k_1}{2F_1},\frac{k_2}{2F_2})sinc2\pi F_1(t_1- \frac{k_1}{2F_1})sinc2\pi F_2(t_2- \frac{k_2}{2F_2})\!</math> <math>\quad \quad {\color{Maroon}(2.4)}</math></center> | ||
+ | |||
+ | : где <math>U(\frac{k_1}{2F_1},\frac{k_2}{2F_2})\!</math> — отсчеты на двумерном прямоугольном реестре с шагом <math>\frac{1}{2F_1}\!</math>по оси х и <math>\frac{1}{2F_2}\!</math>по оси у. | ||
+ | |||
+ | }} | ||
+ | |||
+ | == Дискретизация функций с реальным спектром == |
Версия 15:47, 29 марта 2016
Статья по учебной дисциплине | |
Название дисциплины: |
Обнаружение и распознавание сигналов |
---|---|
Раздел: |
2. Анализ регулярных сигналов |
Глава: |
2.2 Дискретизация и квантование пространственных сигналов. |
Преподаватель: |
Дискретизация сигнала — замена непрерывного сигнала последовательностью чисел, являющихся представлением этого сигнала по какому-либо базису.
Содержание
Постановка задачи
Пусть имеется непрерывный сигнал ,заданный на интервале . При переходе к оцифровке происходит следующая операция. Выбирается шаг дискретизации , и вместо исходного сигнала получается последовательность .Далее, выбирается формат оцифровки . Обычно он бывает кратным 8, хотя это необязательно. Предположим что существует такое число , что выполнены неравенства: для всех .Интервал разбивается на частей. После этого каждое значение заменяеться новой последовательностью , но теперь каждый новый член последовательности принимает значение из интервала .При желании вместо указанного представления можно перейти к представлению сигнала целыми числами со знаком.
На каждом из упомянутых шагов происходит искажение сигнала. Первая задача цифровой обработки заключается в оценке искажения исходного сигнала. Дальнейшая обработка состоит в извлечении из полученного сигнала нужной информации и подавлении шумов. Это осуществляется с помощью цифровой фильтрации. Даже оцифрованный сигнал занимает много места, и следующий шаг обработки заключается в сжатии сигнала. Обычно имеется ввиду сжатие с потерей информации. Здесь важно установить критерий допустимой потери информации. В зависимости от выбранного критерия выбирается способ сжатия. Хотя последовательность бесконечна, в реальных условиях мы имеем дело лишь с конечными последовательностями. В этой связи нужна оценка потерь, связанных с усечением последовательностей.
Дискретизация на основе теоремы отсчетов (Котельникова)
Дискретизация на основе теоремы отсчетов (теорема Котельникова) - cамый распространенный способ дискретизации. Сигналы,спектр Фурье которых равен нулю за пределами интервала , могут восстановлены по своим отсчетам, взятым с шагом :
где
или , отсчеты берутся в точках
![]() |
---|
Прямое и обратное разложения в спектр Фурье описываются соответственно следующими выражениями:
|
Доказательство
|
Так как спектр ограничен интервалом ,то его можно разложить в ряд Фурье
По определению коэффициентов Фурье:
Таким образом, если взять отсчеты функции в точках , удаленных друг от друга на величину (частота Найквиста), то функцию можно абсолютно точно восстановить по этим отсчетам. Двумерный случай:
|
ISSN 2542-0356
Следуй за Полисом
Оставайся в курсе последних событий
Лицензия
Если не указано иное, содержание этой страницы доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» 4.0, а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее см. Условия использования.